木制啤酒牌物体彩印机(易江教授：深度解读数字经济)

Posted 2023-05-29

篇首语：读一本好书，就是和许多高尚的人谈话。本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了木制啤酒牌物体彩印机(易江教授：深度解读数字经济)相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

木制啤酒牌物体彩印机(易江教授：深度解读数字经济)

一、定义：数字经济是指一个经济系统，在这个系统中，数字技术被广泛使用并由此带来了整个经济环境和经济活动的根本变化。如沃尔玛在对消费者购物行为分析时发现，男性顾客在购买婴儿尿片时，常常会顺便搭配几瓶啤酒来犒劳自己，于是尝试推出了将啤酒和尿布摆在一起，尿布和啤酒的销量都大幅增加了。

数字经济也是一个信息和商务活动都数字化的全新的社会政治和经济系统。企业、消费者和政府之间通过网络进行的交易迅速增长。

2010年10月23日《卫报》利用维基解密的数据做了一篇“数据新闻”。将伊拉克战争中所有的人员伤亡情况均标注于地图之上。

地图上一个红点便代表一次死伤事件，鼠标点击红点后弹出的窗口则有详细的说明：伤亡人数、时间，造成伤亡的具体原因。

密布的红点多达39万，显得格外触目惊心。一经刊出立即引起朝野震动，推动英国最终做出撤出驻伊拉克军队的决定。

二、功能：通过大数据的识别、选择、过滤、存储、使用、引导、实现资源的优化配置与再生、实现经济高质量发展的经济形态。那些具有反复出现、普遍出现的大数据的后面有规律和机制可寻。

如对洪水是大自然的馈赠的认识，来自地球上：海水97.5%，冰川1.3% 江湖1.2% 的数据（洪水由天降雨冰消融形成）。

（一）应用层面，城市建设、新零售、新制造、新基建有不可替代的前景。

如旧改：旧城镇、旧厂房、旧农村；棚改：危房改造；综合整治：城中村优化；园区服务升级、新建楼宇把人流、物流、温度、湿度通过感应器收集的数据进行处理的万物自联，实现城市、社区、楼宇管理的智慧3.0。

万物自联（Internet of everything）指的是将各种信息传感设备，如射频识别装置、红外感应器、全球定位系统、激光扫描器等种种装置与互联网结合起来而形成的一个巨大网络。

其目的是让所有的物品都与网络连接在一起，方便识别和管理。

由于数字资源的不可穷尽性，使其在技术层面，（大数据、云计算、物联网、区块链、人工智能、5G通信等新兴技术）标识用数字几无边际成本。

如德国海德堡彩印公司每张纸都打上用数据构成二维码的标识，彩印机根据纸的类型（木材、竹料、棉花、废旧纸）调整喷墨剂量，使彩印的质量大大提高。

以人工智能和分级交通为主导的“未来原型城市”，将把太阳能、地热能和氢燃料电池技术投入利用，从而努力构建一个碳中和的社会。

容纳2,000人居住，在这里体验未来自动驾驶车辆、服务机器人和智能家居。

（二）技术层面（三个方面）

1、数据存储

一是六大部门

1）存储技术研发基地

2）云计算研发基地

3）信息管理研发基地

4）区域实验室

5）全球解决方案中心

6）全球客户技术支持中心

二是技术加持需要通过网、智、数、器、芯五大领域推动数字经济发展。

网提升网络设施能力；

智推进经济社会智能化转型；

数培育壮大新兴数字产业；

器提升电子信息产品制造能力；

芯支持半导体高端核心产业快速发展。

2、数据存储技术

1）顺序存储：顺序存储方式就是在一块连续的存储区域一个接着一个的存放数据，把逻辑上相连的结点存储在物理位置上相邻的存储单元里，结点间的逻辑关系由存储单元的邻接挂安息来体现。一般采用数组或者结构数组来描述。

2）链接存储：

它比较灵活，其不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上相邻，结点间的逻辑关系由附加的引用字段表示。一个结点的引用字段往往指导下一个结点的存放位置。

链接存储方式也称为链接式存储结构，一般在原数据项中增加应用类型来表示结点之间的位置关系。

3）索引存储：

除建立存储结点信息外，还建立附加的索引表来标识结点的地址。细分为两类：

稠密索引：每个结点在索引表中都有一个索引项，索引项的地址指示结点所在的的存储位置；

稀疏索引：一组结点在索引表中只对应一个索引项，索引项的地址指示一组结点的起始存储位置。

4）散列存储：

是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。主要是依赖主要Key和散列算法，比如以用户为主的应用主要的角色就是用户，那么做Key的就可以是用户ID或者是用户名、邮件地址之类（该值必须在站点中随处传递），使用这个唯一值作为Key，通过对这个Key进行散列算法，把不同的用户数据分散在不同的数据库节点上。有垂直切分，数据是数据库切分按照网站业务、产品进行切分，如用户数据、博客文章数据、照片数据、标签数据、群组数据等等；有水平切分，把所有数据当作一个大产品，把所有的平面数据按照某些Key（如用户名）分散在不同数据库服务器上，分散访问的压力。

3、数据分析

1）逻辑树分析法

某电商A产品跌了，需要分析为什么会跌。

分析思路:首先是拆分成外部和内部因素。

外部的思考主要是竞品分析，分析是否是竞品的崛起导致一部分用户转移到他们那边去了。

外部的另外一个就是行业分析，如国家限制、生活、经济、政策、政治等外部原因。

假如外部没有明显的问题, 这才进入到内部因素的排查。

内部的分析首先是时间因素，因为真正在工作实际中，发现A数据指标有大幅度波动都是因为节日引起的。

有两个判断的方法，假如这个A只是环比跌的很厉害，同比没有明显变化，甚至可能比去年这个指标还是涨的，那么很大的概率可能就是节假日的影响。

然后是用户维度，整体的A=新用户+老用户，所以应该看这两个部分的是哪一部分的用户数减少。

如果是新用户减少，因为新用户是从渠道通过广告买量买过来的，与这个数量相关的涉及渠道的质量，买量的钱，买完的一些承接运营活动。

所以，可以分开拆解看，是否是渠道本身的质量问题，比如腾讯、头条，看渠道本身在投放上起量是否是有问题的。

同时也要看我们投放广告的钱是否有减少这会直接影响到我们能拉多少的人，预算直接决定了你的拉新绝对量的上限。

拉取过来的用户要保证活跃, 我们通常会有运营活动或其他策略的承接，即业界说的拉承一体化，所以要分析是否是运营活动的效果或者其他策略的效果影响我们的承接，导致这部分用户的活跃度下降。

除了新用户的分析，老用户的分析也是非常重要的，常用的用户画像分析。

主要是分析老用户是否下降，如果下降了分析这部分下降的用户群体具有什么样的画像特征，这样可以输出一个下跌用户的完整行为和基础属性的洞察，比如下降的用户群主要是18岁以下的未成年人等等。

第三个是产品本身维度，如果分析出是所有类型的用户，所有渠道的用户都在跌，就可能是产品本身的功能引起的。

需要去排查一下A主要的功能模块的组成的用户，去看一下这些功能的A是否跌的，一般如果没有版本上线，旧的功能的用户波动是由于功能缺项引起的。

产品本身的排查比较麻烦，因为有可能定位某个功能的人数变少了但是不知道原因，这时候可以借助用户反馈，一般可以从用户反馈上发现一些问题。

（三）治理方面

数字化治理

1、管理人员形成数字化思维意识；管理人员要具有数字经济知识和技能学习系统。

社会数字化改造关联的规章制度和奖惩机制；管理人员数字化思维落地的监督和考核系统项。

研究人群的正态分布与离散分布

一是经济的正态分布：

橄榄型稳定性

（散沙型、砖块型、球型）

扩大中等收入人群（三次分配）

离散分布：土豆人（无组织优越感）

曲高和寡如王勃何必与共的忧郁。

（落霞与孤鹜齐飞，秋水共长天一色）

惊弓之鸟（小野马狂躁，承受力差）

二是社会的棋盘结构底线多样

底线：衣食住行业学养

多样：琴棋书画酒诗花

优势群体和个人对弱势把握幸福让。

底线：吃喝拉撒睡

多样：积极的自由

把握兴奋断：可以发出美妙声音，但不能影响别人的睡眠。

2、数字政务：把网上工作作为联系人民、服务人民的平台，增强传播力。

一是让数据多跑路，让人少受苦。

数据库（从孤岛 — 统一平台）

（产地聚地用地）

终端（从网站优先 — 移动、多终端）

政务（从部门自建OA — 全国政易）

信息（从桌面内环 — 安可系统视频会）

二是培育发展数字安防、新能源汽车、绿色石化、现代纺织等一批先进制造业集群，争创人工智能、生物医药、航空航天、集成电路、新材料等产业新优势；联动推进制造强国网络强国建设。

开展5G商用，推广应用城市大脑和电子发票，加快建设移动支付之国，实现国家数字经济全覆盖。

三是是企业构建围绕数字化的运营、管理模式，具体包含围绕数字化修订的企业发展战略和商业模式；根据自身情况制定的数字化落地方案和实施计划；构建起企业的数字资产、数字信用和数字商业积分体系。

四是企业具备全面数字化的高效软、硬件体系，企业内部管理增效、企业外部市场、销售增效的数字化软、硬件体系；企业通过数字化技术（互联网、大数据、云技术、人工智能、区块链、虚拟和增强现实、底层技术、周边技术、综合应用技术等某些方面）研发、设计、生产、运营的新产品、服务综合体系相关内容。

五是工匠精神加持数字经济

工匠精神：是指工匠对自己的产品精雕细琢追求完美的理念。

展现出有理想、守信念、懂技术、精益求精、会创新。开展“五小”创新活动。

小发明（油箱）

小设计（电饭煲）

小改造（安全装置）

小革新（打火机）

小建议（圆珠笔）

等技术创新活动。

三、话语权

（一）算法话语权

是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。

（四个原则）

1、有穷性：执行有限步之后结束。

2、确切性：每一步骤必须有确切的定义。

3、输入和输出：有0个或多个输入方式后应有有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。

4、可行性：用手算和电脑能精确地运行。

一是结绳算法；

《周易·系辞》云: 上古结绳而治。

《春秋左传集解》云:古者无文字。

其有约誓之事，事大大其绳，事小小其绳，结之多少，随物众寡，各执以相考，亦足以相治也。把本部落的风俗传统和传说重大或一般事件记下来，流传下去。

用不同粗细的绳子，在上面结成不同距离的结，结每种结法、距离大小以及绳子粗细表示不同的意思，由专人循一定规则记录，并代代相传。

宋人张先：心似双丝网，中有千千结。

以及结义、结社、结拜、结盟、团结等。

结是事物的开始，有始就有终，于是便有了结果、结局、结束。

二是摹略算法

夫辩者，焉摹略万物之然。（墨子小取）

大概率事件的认识

三十年河东三十年河西（农业）

三七二十一三下五除二（决策）

不三不四（规范）七上八下（忐忑）

初一落初二散（晴）初三（雨）落月半

嗯（1知）嗯嗯（2情）嗯嗯嗯（3烦）

文字摹略

（言之不文行之不远）

（兒夢字的摹略）

四角号码横一竖二三点捺叉四插五

方块六七八八九是小点下有横是零头

金钱如粪土朋友值千金

金钱千金为1 粪土为2 朋友为3

那么：1=2 3=1 3=2

三是行列算法

行列标识（街道）

道从东到西 1 2 3 4 5…12 道

街从南到北 1 2 3 4 5…50 街

行列规范（路径）

各行其道顺着走（立交桥）

电子轨迹顺着走（手机散热）

四是人均算法

二氧化碳排放量（千克）

家居用电=耗电度数×0.785

家用天然气=天然气使用度数×0.19。

小轿车=油耗公升数×0.785；

飞机= 500公里以上=公里数×0.18。

火车旅行=公里数×0.04

如果人均算法，高铁的减碳更优。

二氧化碳排放量（年）

美国51亿吨，中国128亿吨

煤炭、石油的碳排放占70%

按人均算法：加拿大16吨，美国15吨，韩国13吨，中国9吨，日本10吨

一是有话语权，有理有据。

二是找到突破口：发展风能、太阳能、电动汽车、储能电池、绿氢。

五是干扰算法碰撞干扰

费米粒子树干树皮

波色粒子树胶

希格斯粒子生物钟（春暖花开）

（梅花希格斯粒子干扰）

爆破干扰地层爆破数据收集（石油）

质料干扰重离子碳离子70%光速

（松山湖新材料实验室）

六是归入算法

意数学家发现数列效应: 1，2，3，5，8，13，21，34，55，89，144，233，377，610······

如，有一个10级台阶的楼梯，规定每一步只能跨一级A或两级B，要登上第10级台阶有多少种不同的走法?

按照斐波那契数列：

登上第一级台阶

有一种登法（A）；

登上两级台阶，

有两种组合（AA）（B）；

登上三级台阶，

有三种组合；

（AB）（AAA）（BA）；

登上四级台阶五种组合

（组合即创新）（AAB）（BB）（AAAA）（ABA）（BAA）；

登第五级有8种即（AAAB）（BBA）（ABB）（ABAA）（AABA）（BABA）（ABAB）（AAAAA）

登上十级有89种组合、十四级有610种、十九级有6795种组合。

由于01 01 01 01光速运算加持

海量数据归入（电脑阿尔法）

众而三三而一举三优一

广交会：10点开幕 150万进入 80台服务器应对

11邮寄量：购物节某时段 7亿 5000台服务器

高铁定票：2亿人 2300台服务器

七是极限算法

从先秦时期开始是取周三径一（即圆周周长与直径的比率为3:1）的数值来进行有关圆的计算。

魏晋时期的刘徽认为，用“周三径一”计算出来的圆周长，实际上不是圆的周长，而是圆内接正六边形的周长，其数值要比实际的圆周长小得多。刘徽的极限思想是既然与圆周长相差很多。

那么考虑在圆内接正六边形把圆周等分为六条弧的基础上，再继续等分，把每段弧再分割为二，做出一圆内接正十二边形，这个正十二边形的周长就比正六边形的周长更接近圆周，如果把圆周再继续分割，做成一个圆内接正二十四边形，那么这个正二十四边形的周长必然又比正十二边形的周长更接近圆周。

这就表明，越是把圆周分割得细，误差就越少，其内接正多边形周长就越是接近圆周。如此不断地分割下去，一直到圆周无法再分割为止，也就是到了圆内接正多边形的边数无限多时，它的周长就与圆周合体而完全一致了。

按照这样的思路，刘徽把圆内接正多边形的面积一直算到了正3072边形。

并由此而求得了圆周率为3.1415和3.1416这两个近似数值。这是当时世界上圆周率计算的最精确的数据。到了南北朝时期，祖冲之在刘徽的这一基础上继续努力，终于使圆周率精确到了小数点以后的第七位。

1000年以后，法国数学家韦达、德国奥托也获得这个数据。

八是树状结构算法

是将信息存贮在节点之中，节点与节点之间用边链接起来的结构。根据计算机二元计算特征，建一棵二叉树有结点树。这树由一个根节点和两个不相交的二叉树组成，这两叉树分别成为这个根节点的左子树和右子树。任意一个结点，设其值为K，则该节点的左子树中任意一个结点的值都小于K。该结点右子树种任意一个结点的值都大于或等于K。任意一结点都有其深度。类似结绳算法，用编码定义为根节点到该节点的路径长度。其编码原则任务使用频率越小的字母编码越长，使用频率较大的字母编码较短。

类似在生活中越是常见的东西，往往用简单的名字来称呼它。

主根K的编码是111101 ；而节点的编码，是101。这样可减少传输数据，提高传输速度。还用数字赋予节点的权重，表示任务的紧急程度。使我们做完一个任务就能知道下一个紧急的任务是什么。

我们工作时通常会先选择那些最为重要最为紧急的事件来先做，而不是那些很早就安排下来的任务。

（二）决策话语权（10个方面）

1、预测

是一种统计或数据挖掘解决方案，包含可在结构化和非结构化数据中使用以确定未来结果的算法和技术。为预测、优化、预报和模拟等许多其他用途而部署。

用大数据技术来收集海量数据、训练模型、优化模型，并发布预测模型。

2、NoSQL数据库SQL Structured Query Language

（结构化查询语言）

NoSQL是去掉关系数据库的关系型特性。

数据之间无关系，无形之间，在架构的层面上带来了可扩展的能力。该数据库具有非常高的读写性能，尤其在大数据量下表现优秀。

这得益于它的无关系性的数据库的结构。

NoSQL无需事先为要存储的数据建立字段，随时可以存储自定义的数据格式。

相比之下，在关系数据库里，增删字段是一件非常麻烦的事情。如果是非常大数据量的表，增加字段简直就是一个噩梦。

3、搜索和认知商业

当今时代大数据与分析已经发展到认知时代，认知时代不再是简单的数据分析与展示，它更多的是上升到一个利用数据来支撑人机交互的一种模式。如围棋大战，就是一个很好的应用、现已经逐步推广到机器人的应用上面，也就是经济爆发点 — 人工智能，如apple、google。

4、流式分析

目前流式计算是业界研究的一个热点，最近Twitter、LinkedIn等公司相继开源了流式计算系统Storm、Kafka等，加上Yahoo!之前开源的S4，流式计算研究在互联网领域持续升温，流式分析可以对多个高吞吐量的数据源进行实时的清洗、聚合和分析；对存在于社交网站、博客、电子邮件、视频、新闻、电话记录、传输数据、电子感应器之中的数字格式的信息流进行快速处理并反馈的需求。

目前大数据流分析平台有很多、如开源的spark，以及ibm的streams。

5、内存数据结构

通过动态随机内存访问（DRAM）、Flash和SSD等分布式存储系统提供海量数据的低延时访问和处理。

6、分布式存储系统

分布式存储是指存储节点大于一个、数据保存多副本以及高性能的计算网络;利用多台存储服务器分担存储负荷，利用位置服务器定位存储信息，它不但提高了系统的可靠性、可用性和存取效率，还易于扩展。当前开源的HDFS非常不错。

7、数据可视化

数据可视化技术是指对各类型数据源包括Hadoop上的海量数据以及实时和接近实时的分布式数据进行显示；当前国内外数据分析展示的产品很多，如果企业单位及政府单位建议使用cognos，安全、稳定、功能强大、支持大数据、非常不错的选择。

8、数据整合

通过亚马逊弹性MR(EMR)、Hive、Pig、Spark、MapReduce、Couchbase、Hadoop和MongoDB等软件进行业务数据整合；

9、数据预处理

数据整合是指对数据源进行清洗、裁剪，并共享多样化数据来加快数据分析。

10、数据校验

对分布式存储系统和数据库上的海量、高频率数据集进行数据校验，去除非法数据，补全缺失。数据整合、处理、校验统称为ETL，其过程可以把结构化数据及非结构化数据进行清洗、抽取、转换成你需要的数据、同时还可以保障数据的安全性以及完整性。

易江教授简介:

中共党员、武汉大学哲学博士、教授。中国首位行动理论研究专家，其1990年博士论文《行动与行动说明》在理论和实践上为行为经济学提供支持。长期从事大数据研究，曾在羊城晚报用整版的篇幅阐述大数据时代的发展趋势，在不同类型企业讲授数字化、智能化时代如何让传统企业插上科技的翅膀，运用算法话语权开拓市场。

职务：曾任广东南华工商职业学院院长、广东省总工会干校校长、广东省立法委员会顾问、广东省高校设置委员会委员、“广州亚运会风险评估及对策”专家评估组组长等职务。曾任广州市企业评价协会会长，多次撰写广州市企业评价报告。其中关于广州行动的研究报告受到广泛关注。

易江教授研究劳动领域和诣企业劳动关系30余年。对新时代群团工作、工会工作的理论与实践有深入的研究。自1988年从事研究行动理论课题，是我国行动理论创始人。并与国际专家组一道研究诺贝尔获奖者成长密码，提出人的成长“六六模型”，从经济领域和全球视野，东西方文化对比的角度分析囯别思维方式、经济行为有独到的见解。